部分匹配供者骨髓移植与非清髓性预处理治疗血液癌症(BMT CTN 0603)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为部分匹配供者骨髓移植与非清髓性预处理治疗血液癌症(BMT CTN 0603),属于肿瘤/白血病范畴

Medical College of WisconsinMedical College of Wisconsin
clinicaltrials
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其他分类Leukemia, Myeloid, AcuteBurkitt LymphomaLymphoma, B-CellLymphoma, FollicularLymphoma, Large B-Cell, Diffuse
Bone Marrow Transplant From Partially Matched Donors and Nonmyeloablative Conditioning for Blood Cancers (BMT CTN 0603)

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

部分匹配供者骨髓移植与非清髓性预处理治疗血液癌症(BMT CTN 0603)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为部分匹配供者骨髓移植与非清髓性预处理治疗血液癌症(BMT CTN 0603),属于肿瘤/白血病范畴。覆盖疾病包括前体B细胞淋巴细胞白血病-淋巴瘤、急性髓系白血病、Burkitt淋巴瘤、B细胞淋巴瘤、滤泡性淋巴瘤和弥漫大B细胞淋巴瘤。源站描述指出,白血病和淋巴瘤属于血液癌症,化疗是常见治疗选择,但若化疗反应不佳或癌症复发,骨髓移植是另一选择;多数移植使用完全或接近完全组织匹配的供者,而本研究针对无法获得完全匹配供者的参与者。该数据可用于血液癌症移植相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:前体B细胞淋巴细胞白血病-淋巴瘤、急性髓系白血病、Burkitt淋巴瘤、B细胞淋巴瘤、滤泡性淋巴瘤、弥漫大B细胞淋巴瘤。白血病和淋巴瘤是血液癌症的类型。化疗是这类癌症患者常见的治疗选择,但如果癌症对化疗反应不佳,或者癌症复发,骨髓移植是另一种治疗选择。在骨髓移植过程中,从供者取出健康骨髓并移植到患者体内。骨髓可以由家庭成员或具有相似类型骨髓的无关供者捐献。大多数骨髓移植使用完全或接近完全组织匹配的供者进行。然而,对于本研究的参与者,研究人员已确定在……(源站描述在此处截断,后续内容源站未提供)。

【主题与分类】

主题标签:Leukemia, Myeloid, Acute、Burkitt Lymphoma、Lymphoma, B-Cell、Lymphoma, Follicular、Lymphoma, Large B-Cell, Diffuse。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00849147

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病:前体B细胞淋巴母细胞白血病-淋巴瘤、急性髓系白血病、伯基特淋巴瘤、B细胞淋巴瘤、滤泡性淋巴瘤、弥漫性大B细胞淋巴瘤。白血病和淋巴瘤是血癌的类型。化疗是这类癌症患者常见的治疗选择,但如果癌症对化疗反应不佳,或者癌症复发,骨髓移植是另一种治疗选择。在骨髓移植过程中,从供者体内取出健康的骨髓,然后移植到患者体内。骨髓可以由家庭成员或具有相似类型骨髓的无关供者捐献。大多数骨髓移植使用完全匹配或接近完全匹配的组织相容性供者进行。然而,对于本研究中的参与者,研究人员已确定在参与者家族中无法找到完全匹配的供者,也未找到无关供者匹配。不过,参与者有一位家庭成员是部分组织匹配。

通常,接受骨髓移植的人在移植前会接受高剂量化疗,以使其身体准备好接受供者骨髓。在本研究中,参与者将接受一种新型骨髓移植,称为非清髓性移植,这是一种降低强度的移植方法,不需要高剂量化疗。本研究的目的是检验使用由家庭成员捐献的部分匹配骨髓进行非清髓性骨髓移植作为白血病或淋巴瘤患者治疗选择的安全性和有效性。本研究将招募有部分组织匹配家庭成员的白血病或淋巴瘤患者。参与者将入院,首先接受一种称为氟达拉滨的化疗,通过静脉给药,持续5天。此外,另一种化疗药物环磷酰胺将在第1天和第2天通过静脉给药。5天后,参与者将接受小剂量放疗。第二天,参与者将

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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